基础任务任务要求：基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库，寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力，截图保存。需要A10030%内存！！！安装环境：condacreate-nllamaindexpython=3.1

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LLaMA-Factory是一个整合了主流的各种高效训练微调技术、适配主流开源模型、功能丰富、适配性好的训练框架。安装LLaMAFactorycondacreate-nllamafactorypython=3.8.0condaactivatellamafactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitc

导读Llama系列的大语言模型在多个自然语言处理任务中表现出色，包括文本分类、情感分析和生成式问答，本质是使用Transformer架构并结合预训练和微调技术。本文详细讲解Llama-1到Llama-3，值得读者点赞收藏！引言在AI领域，大模型的发展正以前所未有的速度推进技术的边界。北京

Llama3近期重磅发布，发布了8B和70B参数量的模型，我们对Llama3进行了微调！！！今天手把手教大家使用XTuner微调Llama3模型。Llama3概览首先我们来回顾一下Llama3亮点概览～首次出现8B模型，且8B模型与70B模型全系列使用GQA(GroupQueryAttention)。最

LLMs之Llama3：Llama-3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略导读：2024年4月18日，Meta重磅推出了MetaLlama3，本文章主要介绍了Meta推出的新的开源大语言模型MetaLlama3。模型架构Llama3是一种自回归语言模型，采用了优化的Transformer架构。调优版本使用了监督

大模型火了之后，相信不少人都在尝试将预训练大模型应用到自己的场景上，希望得到一个垂类专家，而不是通用大模型。目前的思路，一是RAG(retrievalaugmentedgeneration)，在模型的输入prompt中加入尽可能多的“目标领域”的相关知识，引导模型在生成时尽量靠拢目标领域，运用prompt中

 “免费版（Llama3.1扩展包）”是英智大模型推理API服务平台面向开发者推出的Llama3.1免费套餐，供广大开发者无门槛、不限制Tokens、永久使用，每位用户限购1次。包含服务：“英智Llama3.1服务”：QPS（每秒查询数）限制为1次，统计Tokens。立即免费使用Llama3.18B，请访问：https:

7月份，Meta正式发布迄今为止最强大的开源模型——Llama3.1，包含了405B、70B和8B三个版本的模型。 作为开发者，如何在项目里快速运行LLaMa3.1大模型？今天，我们结合英智未来自己的LLM推理API平台，给大家介绍一套免费实践流程。免费使用地址：https://cognihub.baystoneai.com方式一：

什么是Llama2Llama全称largelanguagemodel, MetaAI公司2023年发布的开源AI大型语言模型，参数7B~65B。最新版本为Llama3。更为详细的介绍可参考，LLaMA-维基百科，自由的百科全书(wikipedia.org)。什么是llama.cpp?一个开源c++库，用c++重写了LLaMa的推理代码，可用于加载

上期我们已经成功的训练了模型，让llama3中文聊天版知道了自己的名字这次我们从合并模型开始，然后使用llama.cpp量化成gguf格式，并且调用api(1)前期准备上期链接： 基于LLaMA-Factory微调llama3成为一个角色扮演大模型，保姆级教学零基础，导出GGUF格式前篇-CSDN博客 首先根据上期

摘要CRAG设计了一个轻量级检索评估器，用于评估针对特定查询检索到的文档的整体质量，并使用网络搜索作为改进检索结果的辅助工具。CRAG可与基于RAG的各种方法无缝集成，并提供了一个插件式的解决方案。CRAG的主要思想是引入一个检索评估器，用于评估检索文档与查询之间的关

llama.cpp、vllm、lightllm、fastllm四种框架的对比：llama.cpp：基于C++，①请求槽，②动态批处理，③CPU/GPU混合推理vllm：基于Python，①PagedAttention高效管理注意力KV内存，②连续动态批处理，③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。lightllm：基于Python，①三进程异步协作，②动态批处理，③Fla

#LLaMA3.1405B模型部署指南本指南提供了在三台服务器(100.10.128.1、100.10.128.2、100.10.128.3)上部署LLaMA3.1405B模型的详细步骤。##1.安装NVIDIA驱动和CUDA在所有三台服务器上执行以下步骤:```bash#更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y#安

目录前言LLaMA*[stanfordAlpaca](https://blog.csdn.net/qq_36287702/article/details/131138356#stanford_Alpaca_11"stanfordAlpaca")GuanacoVicunaChinese-LLaMA-AlpacaChinese-VicunaLuotuo-ChineseFalcon*[OpenBuddy-Falcon](https://blog.csdn.

目前，我正在返回多个响应，或者模型不知道何时结束响应，并且似乎在响应中重复系统提示（？）。我只想得到一个回复​​。我的设置非常简单，所以我想我缺少实现细节，但是我该怎么做才能只返回单个响应？fromlangchain_community.llmsimportOllamallm=Ollama(model="llama3")defget_m

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GPT,Claude,Llama?HowtotellwhichAImodelisbestBewaremodel-makersmarkingtheirownhomework原文：WhenMeta,theparentcompanyofFacebook,announceditslatestopen-sourcelargelanguagemodel(LLM)onJuly23rd,itclaimedthatthemostpo

我正在为一个专注于冥想和灵性的项目开发一个使用LangChain和FAISS的多查询检索系统。我当前的设置涉及生成用户查询的变体以改进文档检索。但是，我遇到一个问题，即检索到的文档通常与查询主题无关。对于嵌入，我使用“经济嵌入文本”模型。我已将335本PDF书籍嵌入到

任务要求：基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库，寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力，截图保存。本文将分为以下几个部分来介绍，如何使用LlamaIndex来部署InternLM21.8B（以

目录LLaMA-Factory大模型微调超简单，从零开始开始玩转大模型微调为什么要使用LLaMA-Factory进行微调？如何使用LLaMA-Factory进行微调？安装启动数据准备Alpaca格式指令监督微调数据集预训练数据集开始微调模型评估对话测试模型导出为什么要使用LLaMA-Factory进行

马斯克19天建成由10万块H100串联的世界最大超算，已全力投入Grok3的训练中。与此同时，外媒爆料称，OpenAI和微软联手打造的下一个超算集群，将由10万块GB200组成。在这场AI争霸赛中，各大科技公司们卯足劲加大对GPU的投资，似乎在暗示着拥有更多、更强大的GPU，就能让自己立于不败之

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学

LLaMA是什么？LLaMA3.1是Meta公司开发的最新大型语言模型(LLM)系列，具有多种规格和显著改进。LLaMA3.1版本包含8B、70B和405B参数模型，专为各种复杂任务设计，包括多语言支持、翻译、对话生成和文本总结。其中LLaMA3.1405B是迄今为止最大和最强大的版本，具有显著